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AI 工程师的软件质量是什么？走向迷雾的消解
研究调查了 10 家奥地利中小型企业在开发人工智能 / 机器学习组件和代码时采用的软件质量保证策略，发现质量问题在何时出现并如何检测，同时识别了 12 个开发 AI/ML 组件时存在的问题，为未来 AI/ML 组件的软件质量保证流程提供指导
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2 years ago
EMNLP
当 Retriever-Reader 遇上基于场景的多项选择题
本文提出 JEEVES 这一基于联合检索 - 阅读器模型的算法作为一种自动问答技术。该算法使用了一种新颖的单词加权机制，通过 QA 标签隐式监督检索器，从而解决了当前 SQA 检索困难的问题。在三个 SQA 数据集上的多项选择问题对比实验证
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3 years ago
EMNLP
使用中间预训练理解表格
通过数据增强方法，我们将 TAPAS 模型应用于表格蕴含和顺序表格问答任务，在采用表格剪枝技术的前提下，取得了 TabFact 和 SQA 数据集上的最新成果。
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4 years ago
EMNLP
GeoSQA：高中地理领域基于情境的问答基准
该研究介绍了 GeoSQA 数据集，它包括 1,981 个高中地理领域的场景和 4,110 个多项选择题。通过手动注释自然语言描述的图表，为 NLP 研究提供了便利，并在问答、文本蕴含和阅读理解方面对各种最先进的方法进行了基准测试，证明了
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5 years ago
通过对抗域适应缓解语音识别误差对口语问答的影响
该研究提出利用对抗模型来适应 ASR 错误，减少其对口语问答系统的影响，实验证明其效果优于之前的最佳模型。
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5 years ago
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